python小程序代码详解，python会监控错误的程序

在编写python程序时，经常会遇到错误和异常。这些错误可能由代码错误、不正确的输入或外部依赖项错误等原因引起。如果我们不能及时地查找和处理这些错误，它们就会导致程序的崩溃和运行中断。因此，及时监控错误和异常并采取相应的处理措施是非常重要的，这也是本文要介绍的内容。

Python提供了基本的异常处理机制，即try/except语句块。当我们使用try/except块时，程序会尝试执行代码块，并在出现异常时跳转到与异常类型匹配的except块中。我们可以根据不同的错误类型定义不同的except块，并在其中执行相应的错误处理操作。

例如，假设我们的程序需要从外部文件中读取数据并进行处理。以下是一个简单的Python程序，尝试从文件中读取数据并打印出读取的数据：

```python

try:

with open('data.txt', 'r') as f:

data = f.read()

print(data)

except FileNotFoundError:

print("File not found.")

except Exception as e:

print("Error occurred:", e)

```

在上述代码中，我们使用try/except语句块来执行读取数据的操作。如果文件不存在，程序将跳转到`FileNotFoundError`异常的except块中，并输出错误信息；否则，程序将正常执行，并输出数据。

除了使用try/except块来捕获错误外，Python还提供了其他方便的工具来监视和处理错误。

#### 1. 日志记录

日志记录是一种跟踪程序运行过程中出现问题的好方法。Python中的logging模块提供了具有不同报告级别的丰富的日志消息，可以在程序中添加记录扩展技术。这就可以为不同的错误类型设置不同的报告级别，也可以自定义报告内容。

例如，以下代码演示了如何将日志记录到文件中：

```python

import logging

# create logger

logger = logging.getLogger('my_logger')

logger.setLevel(logging.DEBUG)

# create file handler

fh = logging.FileHandler('my_log.log')

fh.setLevel(logging.DEBUG)

# create formatter

formatter = logging.Formatter('%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s')

fh.setFormatter(formatter)

# add handler to logger

logger.addHandler(fh)

try:

with open('data.txt', 'r') as f:

data = f.read()

print(data)

except FileNotFoundError:

logger.error("File not found.")

except Exception as e:

logger.error("Error occurred: %s", e)

```

在上述代码中，我们使用logging模块创建了一个名为“my_logger”的记录器，它记录了所有的DEBUG级别及以上的记录。然后，我们使用FileHandler将日志写入文件`my_log.log`中，并设置了输出日志的格式。最后，我们尝试读取数据并处理，如前面的示例所示。但是，我们使用`logger.error()`方法按照日志记录器设置的格式记录错误消息。这样，如果文件不可用或出错，程序将以错误级别记录日志并输出到my_log.log中。

#### 2. 调试器

Python还提供了强大的调试器，以方便地查找和解决错误。pdb是Python内置的最广泛使用的调试器之一。它允许代码暂停并让用户交互地浏览代码，并在需要时设置断点。

以下是一个简单示例：

```python

import pdb

def foo(summands):

return sum(summands)

pdb.set_trace()

print(foo([1, 2, 3]))

```

在上述代码中，我们使用pdb设置了断点，以便在函数执行期间暂停代码，以便我们能够交互地浏览代码并检查一些变量的值。

当程序运行时，pdb将暂停执行并在命令行中显示一个提示符，允许我们浏览代码并使用不同的命令来检查程序的状态。例如，可以使用“s”命令来单步执行代码，并使用“n”命令跳过到下一行，使用“p”命令来打印变量的值，并使用“q”命令退出调试器。

#### 3. 测试框架

最后，测试框架是一种有用的工具，可以帮助我们捕获和纠正Python程序中的错误。Python有几个流行的测试框架，例如unittest和py.test。测试框架提供了方便的测试功能，允许我们编写一组测试用例来测试我们的代码，并自动运行这些测试。

以下是一个简单的unittest测试用例：

```python

import unittest

def add_numbers(x, y):

return x + y

class TestAddNumbers(unittest.TestCase):

def test_add_two_numbers(self):

self.assertEqual(add_numbers(1, 2), 3)

def test_add_negative_numbers(self):

self.assertEqual(add_numbers(-1, -2), -3)

if __name__ == '__main__':

unittest.main()

```

在上述代码中，我们编写了一个小函数`add_numbers()`，然后编写了两个测试用例来测试这个函数。

在unittest中，每个测试用例都是一个继承了unittest.TestCase的类，并包含一个或多个测试方法。每个测试方法都使用一个或多个assert断言来测试代码的行为。如果某个测试用例成功运行，则断言将返回True，并且如果测试用例失败，则assert将触发一个AssertionError异常。

最后，我们在代码底部的if __name__ == '__main__'中调用`unittest.main()`来运行测试用例。

总结：监控错误和异常是Python编程的重要方面，确保代码在遇到问题时能够正常运行并提供必要的错误信息。本文介绍了处理Python错误和异常的几种方法，包括try/except块、日志记录、调试器和测试框架。我们可以使用这些工具中的任何一个或组合来监视和处理在程序运行期间出现的错误。 如果你喜欢我们三七知识分享网站的文章， 欢迎您分享或收藏知识分享网站文章 欢迎您到我们的网站逛逛喔！https://www.ynyuzhu.com/